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灰色Verhulst-BP网络组合模型在预测中的应用研究 被引量:7
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作者 童新安 魏巍 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第23期245-248,共4页
在灰色Verhulst模型和BP神经网络理论的基础上,对两者的结合方式进行了研究,提出了部分数据Verhulst模型组的概念,得到了一种结合灰色Verhulst与BP神经网络的组合预测模型。利用BP神经网络建立部分数据Verhulst模型组与原始数据之间的... 在灰色Verhulst模型和BP神经网络理论的基础上,对两者的结合方式进行了研究,提出了部分数据Verhulst模型组的概念,得到了一种结合灰色Verhulst与BP神经网络的组合预测模型。利用BP神经网络建立部分数据Verhulst模型组与原始数据之间的非线性映射关系,克服了小样本时间序列数据在神经网络训练时的缺陷。实验结果和仿真验证表明,该组合预测模型具有较高的预测精度和良好的稳定性。 展开更多
关键词 灰色VERHULST模型 BP神经网络 组合预测模型 部分数据Verhulst模型
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基于灰色关联度的GM(1,1)-BP神经网络组合模型研究 被引量:8
2
作者 吴京龙 《重庆理工大学学报(自然科学)》 CAS 北大核心 2019年第11期207-210,共4页
改革开放以来,我国居民消费水平保持较快发展态势,准确预测未来居民消费水平能更好地掌握国民经济发展趋势,为政府相关部门制定战略规划和产业政策提供参考。为此,基于灰色关联度建立了GM(1,1)-BP神经网络组合模型,对2000—2016年居民... 改革开放以来,我国居民消费水平保持较快发展态势,准确预测未来居民消费水平能更好地掌握国民经济发展趋势,为政府相关部门制定战略规划和产业政策提供参考。为此,基于灰色关联度建立了GM(1,1)-BP神经网络组合模型,对2000—2016年居民消费水平进行模拟,并对比分析GM(1,1)模型、BP神经网络模型、灰色组合模型模型的预测误差。仿真结果表明,基于灰色关联度的GM(1,1)-BP神经网络组合模型能进一步提高预测准确性。 展开更多
关键词 GM(1 1)模型 BP神经网络 灰色关联度 组合模型
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基于灰色模型与神经网络组合的线损率预测 被引量:17
3
作者 张勤 周步祥 +1 位作者 林楠 聂雅卓 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2013年第5期162-166,共5页
对线损率预测的方法进行了研究,采用灰色模型与神经网络组合的方法对线损率进行预测。首先用GM(1,1)建模对线损率的变化趋势分析计算,运用灰色关联度分析与线损率相关的因素,确定出神经网络的输入变量,建立线损率预测的3层BP网络模型;... 对线损率预测的方法进行了研究,采用灰色模型与神经网络组合的方法对线损率进行预测。首先用GM(1,1)建模对线损率的变化趋势分析计算,运用灰色关联度分析与线损率相关的因素,确定出神经网络的输入变量,建立线损率预测的3层BP网络模型;然后采用GM(1,1)和神经网络的组合预测模型得到线损率的最终预测结果;最后通过对实例的分析,证明所提方法提高了线损率预测的精度。 展开更多
关键词 线损率 预测 灰色模型 神经网络 组合模型
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用灰色神经网络组合模型预测农机总动力发展 被引量:32
4
作者 朱瑞祥 黄玉祥 杨晓辉 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第2期107-110,共4页
农机总动力的需求预测是一个复杂的非线形系统,其发展变化具有增长性和波动性。该文首先在灰色预测模型的基础上建立了新陈代谢型灰色预测模型群,然后结合灰色GM(1,1)模型和BP网络模型的优缺点,建立了串联新陈代谢型灰色神经网络组合预... 农机总动力的需求预测是一个复杂的非线形系统,其发展变化具有增长性和波动性。该文首先在灰色预测模型的基础上建立了新陈代谢型灰色预测模型群,然后结合灰色GM(1,1)模型和BP网络模型的优缺点,建立了串联新陈代谢型灰色神经网络组合预测模型,并对中国农机总动力需求进行了预测,结果表明预测值和实际结果有很好的一致性。 展开更多
关键词 农机总动力 灰色GM(1 1) 新陈代谢 BP网络 组合预测模型 预测分析
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一种新的组合灰色神经网络预测模型 被引量:20
5
作者 许秀莉 罗键 《厦门大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2002年第2期164-167,共4页
对GM(1,1)灰色和几种灰色组合模型进行了讨论,针对多个相关序列预测的问题,提出了组合灰色GM(1,1)神经网络预测模型.此方法采用灰色模型对各序列进行预测,然后利用神经网络对预测值进行校正,得到最终预测值.实例表明此种模型在实际应用... 对GM(1,1)灰色和几种灰色组合模型进行了讨论,针对多个相关序列预测的问题,提出了组合灰色GM(1,1)神经网络预测模型.此方法采用灰色模型对各序列进行预测,然后利用神经网络对预测值进行校正,得到最终预测值.实例表明此种模型在实际应用中的确能够提高预测精度. 展开更多
关键词 BP神经网络 组合灰色神经网络预测模型 灰色系统理论 相关序列预测 组合预测 灰色GM(1 1)模型
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灰色神经网络组合模型(GNN)在涝灾预测中的应用 被引量:5
6
作者 迟道才 张瑞 +1 位作者 张清 孙东昊 《沈阳农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2008年第1期118-120,共3页
洪涝是对人类及社会危害较大的一种自然灾害,洪涝严重影响农业生产和生态平衡,涝灾预测已成为防灾减灾的重要内容。应用BP神经网络模型对灰色模型预测精度较低的问题进行了改进,该方法是将灰色模型的预测值作为神经网络的输入,以实际值... 洪涝是对人类及社会危害较大的一种自然灾害,洪涝严重影响农业生产和生态平衡,涝灾预测已成为防灾减灾的重要内容。应用BP神经网络模型对灰色模型预测精度较低的问题进行了改进,该方法是将灰色模型的预测值作为神经网络的输入,以实际值作为输出而构成灰色神经网络组合模型(GNN)。以辽阳地区50年的年降水量作为历史数据,建立GNN涝灾预测模型。预测结果表明:该方法与传统的灰色预测方法相比提高了预测精度,这种新的信息处理和预测方法是有效可行的。 展开更多
关键词 灰色模型 BP网络 涝灾预测 灰色神经网络组合模型
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基于灰色神经网络组合模型的动态数据序列预测 被引量:10
7
作者 张弦 李世平 +1 位作者 孙浚清 唐超 《电子测量技术》 2007年第9期60-63,共4页
为了提高动态数据序列的预测精度,分析了现有BP神经网络和灰色预测方法各自的优缺点,并在此基础上建立了灰色神经网络组合模型。组合模型兼有BP神经网络和灰色预测的优点,弥补了单个模型的不足,既克服了数据波动性大对预测精度的影响,... 为了提高动态数据序列的预测精度,分析了现有BP神经网络和灰色预测方法各自的优缺点,并在此基础上建立了灰色神经网络组合模型。组合模型兼有BP神经网络和灰色预测的优点,弥补了单个模型的不足,既克服了数据波动性大对预测精度的影响,也增强了预测的自适应性。本方法利用灰色预测中的累加生成运算对原始数据进行变换,从而得到规律性较强的累加数据,便于神经网络进行建模和训练,并利用神经网络的函数逼近特性,实现对原始数据的预测。仿真结果表明:组合模型的预测精度高于单独的GM(1,1)模型,适用于具有复杂成分的动态数据序列的建模。 展开更多
关键词 动态数据序列 灰色预测 BP神经网络 灰色神经网络组合模型
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农村电子商务产业集群趋势预测研究——基于灰色神经网络组合模型 被引量:8
8
作者 张继国 乜鑫宇 龚艳冰 《商业经济研究》 北大核心 2017年第1期192-194,共3页
农村电子商务产业集群发展趋势的预测对于当地政府制定帮扶政策和战略规划具有重要意义。为更准确探究其发展变化趋势,本文从多角度选取指标,利用信息熵理论合成综合指标,构建了增长曲线模型、灰色模型、BP神经网络模型和灰色神经网络... 农村电子商务产业集群发展趋势的预测对于当地政府制定帮扶政策和战略规划具有重要意义。为更准确探究其发展变化趋势,本文从多角度选取指标,利用信息熵理论合成综合指标,构建了增长曲线模型、灰色模型、BP神经网络模型和灰色神经网络组合模型对其进行预测,实证分析表明灰色神经网络组合模型的预测精度优于单项预测模型,更适合于沙集电子商务产业集群发展趋势的预测。 展开更多
关键词 农村电子商务 灰色模型 BP神经网络模型 组合预测 沙集
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基于灰色BP神经网络组合模型的基坑变形预测研究 被引量:20
9
作者 贾备 邬亮 《隧道建设》 2009年第3期280-283,289,共5页
为了使得基坑变形预测在"少样本"、"贫信息"的情况下依然能够得出精度较高的结果,在传统的灰色GM(1,1)模型和BP神经网络模型的基础上,进行了灰色BP神经网络组合模型的研究。通过总结2传统模型的原理和算法,归纳各... 为了使得基坑变形预测在"少样本"、"贫信息"的情况下依然能够得出精度较高的结果,在传统的灰色GM(1,1)模型和BP神经网络模型的基础上,进行了灰色BP神经网络组合模型的研究。通过总结2传统模型的原理和算法,归纳各自的优缺点,分析2模型在本质原理上的关系,提出了构建组合模型的方法。利用广州市轨道交通三号线燕塘站的监测数据,对灰色GM(1,1)模型、BP神经网络模型和灰色BP神经网络组合模型分别进行了检验,肯定了组合模型的优越性。 展开更多
关键词 灰色BP神经网络 组合模型 基坑变形预测
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短期电力负荷预测的灰色-小波网络组合模型 被引量:6
10
作者 汪克亮 杨宝臣 杨力 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第32期186-188,共3页
短期电力负荷数据具有离散、无规则波动的特点,先利用灰色预测弱化其波动性,然后将负荷原始检测数据与其相对应的灰色预测数据进行重构后作为小波网络的训练样本,在此基础上建立基于灰色-小波网络组合模型的短期电力负荷预测新方法。该... 短期电力负荷数据具有离散、无规则波动的特点,先利用灰色预测弱化其波动性,然后将负荷原始检测数据与其相对应的灰色预测数据进行重构后作为小波网络的训练样本,在此基础上建立基于灰色-小波网络组合模型的短期电力负荷预测新方法。该方法有效整合了灰色理论、小波分析和人工神经网络的优点,与传统BP网络相比,收敛速度更快,预测精度更高。仿真试验表明了该方法用于短期电力负荷预测的可行性和有效性。 展开更多
关键词 灰色-小波网络 短期电力负荷预测 组合模型 GM(1 1)预测
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灰色神经网络最优权组合模型预测城市需水量 被引量:15
11
作者 蒋绍阶 江崇国 《重庆建筑大学学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第2期113-115,共3页
需水量预测是一个大量数据指标和影响因素共同作用的复杂系统。目前以单一的模型预测为主,而这种预测方法仅能体现该系统的局部。针对这一情况,利用灰色模型和改进BP神经网络,建立最优权组合模型预测城市需水量,使用Matlab进行实例计算... 需水量预测是一个大量数据指标和影响因素共同作用的复杂系统。目前以单一的模型预测为主,而这种预测方法仅能体现该系统的局部。针对这一情况,利用灰色模型和改进BP神经网络,建立最优权组合模型预测城市需水量,使用Matlab进行实例计算,并与其他预测方法比较。结果表明,该模型有较高的预测精度,优于单个模型,预测效果更优于其他方法。 展开更多
关键词 需水量预测 灰色模型 改进BP神经网络 最优权组合模型
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基于灰色GMDH网络组合模型的风速预测 被引量:6
12
作者 李牡丹 王印松 《可再生能源》 CAS 北大核心 2017年第4期522-527,共6页
风电场风速具有较大的间歇性和波动性,其预测精度有待提高。针对这一问题,文章基于灰色系统理论与GMDH数据分组处理技术,建立了灰色GMDH网络组合风速预测模型;采用某风电场实测风速数据进行预测,并与灰色Verhulst模型预测方法和传统GMD... 风电场风速具有较大的间歇性和波动性,其预测精度有待提高。针对这一问题,文章基于灰色系统理论与GMDH数据分组处理技术,建立了灰色GMDH网络组合风速预测模型;采用某风电场实测风速数据进行预测,并与灰色Verhulst模型预测方法和传统GMDH网络模型预测方法的预测结果进行了对比。算例结果表明,灰色GMDH网络组合风速预测模型能够更精确地预测风速,显示了其可行性与高效性。 展开更多
关键词 灰色VERHULST模型 GMDH网络 风速预测 组合模型
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灰色神经网络组合模型在庆安县年降雨量预测中的应用 被引量:11
13
作者 任晔 徐淑琴 《节水灌溉》 北大核心 2012年第9期24-25,29,共3页
采用灰色神经网络对黑龙江省庆安县年降雨量进行预测建模,利用灰色GM(1.1)模型"贫信息"和神经网络非线性函数映射能力优秀的特性,避免了灰色GM(1.1)模型对预测拟合精度低的问题。结果表明灰色神经网络组合模型的平均相对误差... 采用灰色神经网络对黑龙江省庆安县年降雨量进行预测建模,利用灰色GM(1.1)模型"贫信息"和神经网络非线性函数映射能力优秀的特性,避免了灰色GM(1.1)模型对预测拟合精度低的问题。结果表明灰色神经网络组合模型的平均相对误差为0.012 2,高于灰色GM(1.1)模型的平均相对误差0.153 7,预测精度较高,并且算法简便,拓宽了灰色预测模型的应用范围。 展开更多
关键词 GM(1.1)灰色预测模型BP人工神经网络 灰色神经网络组合模型 年降雨量 预测
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基于改进灰色模型与BP神经网络模型组合的风力发电量预测研究 被引量:4
14
作者 孙佳 王淳 胡蕾 《水电能源科学》 北大核心 2015年第4期203-205,163,共4页
针对灰色模型在数据序列无规律的风力发电量预测中精度不高的问题,通过对原始数据的平滑处理改进灰色模型,并将改进的灰色模型与BP神经网络相结合构建组合预测模型,采用灰色关联法改进组合预测的权重系数。实例分析表明,改进的优选组合... 针对灰色模型在数据序列无规律的风力发电量预测中精度不高的问题,通过对原始数据的平滑处理改进灰色模型,并将改进的灰色模型与BP神经网络相结合构建组合预测模型,采用灰色关联法改进组合预测的权重系数。实例分析表明,改进的优选组合模型预测的准确度高于单一模型及传统的优选组合预测模型。 展开更多
关键词 风力发电量预测 改进的灰色模型 BP神经网络模型 改进的优选组合预测
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灰色——BP网络组合预测模型在小样本问题中的应用 被引量:3
15
作者 赵燕娜 张群 马玉兰 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2007年第3期14-15,共2页
一、灰色——BP网络组合预测模型的建立 (一)友预测模型应用设计 灰预测模型原理主要是对原始数列进行处理,一般进行一次累加处理,其目的主要是为了弱化原始数据的波动性,可以证明经过累加处理后所生成的序列能够表现出明显的指... 一、灰色——BP网络组合预测模型的建立 (一)友预测模型应用设计 灰预测模型原理主要是对原始数列进行处理,一般进行一次累加处理,其目的主要是为了弱化原始数据的波动性,可以证明经过累加处理后所生成的序列能够表现出明显的指数规律,这时可以用一条适当的曲线对其规律进行拟合,以便进一步预测生成序列的后续值,最后再累减还原即得到原序列的预测值。其预测过程如下: 展开更多
关键词 组合预测模型 BP网络 模型应用 灰色 小样本 原始数据 指数规律 预测过程
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基于灰色RBF神经网络组合模型的交通量预测研究 被引量:4
16
作者 王旭 周旭 《森林工程》 2012年第4期51-54,共4页
根据新陈代谢灰色模型和RBF神经网络模型各自的特点,构造一种新陈代谢灰色模型与RBF神经网络模型组合的平面型模型,模型对无检测器公路的交通量具有较好的预测能力,并用实地调查的数据进行仿真和比较,验证此模型具有较高的精度,从而证... 根据新陈代谢灰色模型和RBF神经网络模型各自的特点,构造一种新陈代谢灰色模型与RBF神经网络模型组合的平面型模型,模型对无检测器公路的交通量具有较好的预测能力,并用实地调查的数据进行仿真和比较,验证此模型具有较高的精度,从而证明这一模型的可行性和有效性。 展开更多
关键词 灰色理论 RBF神经网络 新陈代谢 组合模型 交通量 预测
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基于灰色理论与BP神经网络组合模型的中长期负荷预测 被引量:8
17
作者 刘平 孟祥娟 +1 位作者 向铁元 文闪闪 《中国农村水利水电》 北大核心 2009年第1期120-122,共3页
灰色系统预测模型是中长期负荷预测的一种有效方法,但是,此模型存在未考虑经济因素对负荷发展的影响及难以满足高精度要求的缺陷,构建了考虑经济因素影响的灰色BP神经网络组合预测模型,通过灰色关联分析方法确定影响负荷的主要经济因子... 灰色系统预测模型是中长期负荷预测的一种有效方法,但是,此模型存在未考虑经济因素对负荷发展的影响及难以满足高精度要求的缺陷,构建了考虑经济因素影响的灰色BP神经网络组合预测模型,通过灰色关联分析方法确定影响负荷的主要经济因子。主要经济因子的引入,使预测模型更符合实际、更合理。应用此组合模型对某省全社会用电量进行了中长期预测,结果表明,该模型具有更高的精度和更好的实用性。 展开更多
关键词 中长期负荷预测 灰色理论 BP神经网络 灰色关联度分析 组合预测模型
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基于灰色神经网络组合模型的故障预测 被引量:27
18
作者 黄魁 苏春 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2020年第1期238-244,共7页
针对装备故障预测存在有效样本少、模型预测精度低等问题,集成灰色理论和神经网络方法,提出基于灰色神经网络的故障预测组合模型。基于新信息优先原理和重构背景值方法优化灰色GM(1,1)模型的初始值与背景值,利用Levenberg-Marquardt算... 针对装备故障预测存在有效样本少、模型预测精度低等问题,集成灰色理论和神经网络方法,提出基于灰色神经网络的故障预测组合模型。基于新信息优先原理和重构背景值方法优化灰色GM(1,1)模型的初始值与背景值,利用Levenberg-Marquardt算法改进反向传播神经网络模型;采用组合预测思想,将多方法融合改进灰色模型和神经网络模型,分别构建基于权重分配、基于误差修正和基于结构优化的3种灰色神经网络组合模型。以某雷达发射机的故障预测为例,验证上述方法在故障预测中的有效性。结果表明,灰色神经网络组合模型的预测精度优于单一预测模型,可用于装备的故障预测和预测性维修。 展开更多
关键词 故障预测 灰色模型 神经网络 组合模型
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基于灰色神经网络的烧结矿碱度组合预测 被引量:20
19
作者 鲍雅萍 马金元 宋强 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第4期791-793,共3页
针对钢铁生产过程中烧结矿碱度检测的难题,利用灰色预测的GM(1,1)模型与BP神经网络进行组合,建立了灰色神经网络的烧结矿碱度组合预测模型,选取10个与矿碱度有关的输入变量,对这些变量分别进行灰色GM(1,1)预估,再进行BP神经网络预测,获... 针对钢铁生产过程中烧结矿碱度检测的难题,利用灰色预测的GM(1,1)模型与BP神经网络进行组合,建立了灰色神经网络的烧结矿碱度组合预测模型,选取10个与矿碱度有关的输入变量,对这些变量分别进行灰色GM(1,1)预估,再进行BP神经网络预测,获得烧结矿碱度预测结果,仿真结果的相对误差小于0.005%. 展开更多
关键词 灰色模型 神经网络 组合预测模型 烧结矿 碱度
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基于粒子群改进BP神经网络的组合预测模型及其应用 被引量:45
20
作者 崔吉峰 乞建勋 杨尚东 《中南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第1期190-194,共5页
针对应用广泛的传统人工智能预测BP(Back propagation)神经网络自身局限以及其在处理中长期复杂预测问题中需要样本数量大、泛化能力弱等不足,提出利用粒子群算法优化BP神经网络的学习算法,在此基础上,利用灰色预测方法和自回归移动平... 针对应用广泛的传统人工智能预测BP(Back propagation)神经网络自身局限以及其在处理中长期复杂预测问题中需要样本数量大、泛化能力弱等不足,提出利用粒子群算法优化BP神经网络的学习算法,在此基础上,利用灰色预测方法和自回归移动平均模型(ARIMA)时序预测对历史数据进行初步预测,对中长期预测中数据趋势项和随机项进行模拟;将初步预测的结果作为改进BP神经网络的输入,在此基础上进行训练和预测,构建基于改进BP网络的组合预测模型。以我国1978-2007年能源需求数据为样本,进行实例分析。结果表明:组合预测模型预测精度较BP神经网络、灰色预测方法和ARIMA预测方法分别提高4.8%,6.1%和5.3%,验证了组合预测方法在中长期预测问题处理中的有效性。 展开更多
关键词 BP神经网络 粒子群算法 ARIMA模型 灰色理论 组合预测
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